創(chuàng)新要素流動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響及空間溢出效應(yīng)

錢昭英 劉書杰

（貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 貴州貴陽 550000）

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展作出了突出貢獻(xiàn)，但是，農(nóng)業(yè)主要依靠資源消耗的粗放經(jīng)營方式仍未得到根本改變，土壤退化和污染問題仍然突出，綠色技術(shù)集成創(chuàng)新不夠，綠色優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品供給仍然不足[1]。黨的二十大報(bào)告提出推動(dòng)形成綠色低碳的生產(chǎn)方式和生活方式，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展綠色化、低碳化是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，農(nóng)業(yè)發(fā)展進(jìn)入加快推進(jìn)綠色轉(zhuǎn)型的新階段?！丁笆奈濉比珖r(nóng)業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃》強(qiáng)調(diào)要健全綠色技術(shù)創(chuàng)新體系，強(qiáng)化科技創(chuàng)新在農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展中的重要支撐作用，創(chuàng)新要素受到日益廣泛的關(guān)注。創(chuàng)新要素流動(dòng)可以通過知識(shí)技術(shù)溢出、資源優(yōu)化重組等方式改善地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)基礎(chǔ)，隨著交通網(wǎng)絡(luò)、信息化技術(shù)和“互聯(lián)網(wǎng)+”金融的快速發(fā)展，創(chuàng)新要素在省域間的流動(dòng)速度和規(guī)模都出現(xiàn)空間漲勢(shì)[2]。探究創(chuàng)新要素流動(dòng)影響農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的作用機(jī)制，對(duì)合理引導(dǎo)創(chuàng)新要素流動(dòng)，推動(dòng)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，助力實(shí)現(xiàn)“十四五”時(shí)期農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展目標(biāo)至關(guān)重要。

一、相關(guān)研究文獻(xiàn)評(píng)述

學(xué)者們對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平測(cè)度的研究主要集中在兩個(gè)方面：一是選取相關(guān)指標(biāo)，通過無量綱化處理，采用熵值法、熵權(quán)TOPSIS 法、層次分析法等方法測(cè)算農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平[3]。然而，受限于地區(qū)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、自然資源等條件，這些方法的測(cè)算結(jié)果往往存在較大差異。二是基于內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論和生產(chǎn)函數(shù)，將資源環(huán)境約束納入評(píng)價(jià)體系，采用DEA 方法測(cè)算農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率（AGTFP）[4,5]。農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的核心在于提升農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，《農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展技術(shù)導(dǎo)則（2018—2030）》中也特別強(qiáng)調(diào)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的重點(diǎn)和方向之一是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)由單要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)向全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)轉(zhuǎn)變?；谏鲜龇治?，本文采用DEA 方法測(cè)算農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，通過農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率衡量地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。

創(chuàng)新要素流動(dòng)主要指R&D 人員和R&D 資本兩種生產(chǎn)要素的空間流動(dòng)，知識(shí)和技術(shù)的空間溢出效應(yīng)是其主要特征[6]。白俊紅等[7]最先將引力模型應(yīng)用到R&D 人員和R&D 資本流動(dòng)量測(cè)度中，此后關(guān)于創(chuàng)新要素流動(dòng)的研究大多基于引力模型及其擴(kuò)展形式展開。創(chuàng)新要素流動(dòng)能夠帶來大量經(jīng)濟(jì)效益，R&D 人員流動(dòng)和R&D 資本流動(dòng)的強(qiáng)外部性特征使要素在空間流動(dòng)過程中能夠通過知識(shí)技術(shù)溢出效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)、創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)等方式作用于區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境，提升區(qū)域創(chuàng)新能力[8,9]。同時(shí)，創(chuàng)新要素參與創(chuàng)新發(fā)展的全過程，其區(qū)域空間流動(dòng)是優(yōu)化資源配置的關(guān)鍵，是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的內(nèi)在動(dòng)力，能通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化等方式優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展綠色轉(zhuǎn)型[10]。然而，創(chuàng)新要素流動(dòng)還具有較強(qiáng)的“中心—外圍”特征[11]，其在區(qū)域空間的適度流動(dòng)能推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型，但過度流動(dòng)反而會(huì)削弱其積極影響。目前大多數(shù)文獻(xiàn)從要素投入視角探究創(chuàng)新要素投入與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的關(guān)系，指出創(chuàng)新要素投入量的增加有助于改善地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平，推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展[12]。

既有文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的測(cè)度評(píng)價(jià)與創(chuàng)新要素流動(dòng)的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行了研究，為本文提供了思路，但鮮有文獻(xiàn)對(duì)創(chuàng)新要素流動(dòng)與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行探討。因此，本文擬采用空間計(jì)量模型，分析創(chuàng)新要素流動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響及作用機(jī)制，以期為創(chuàng)新推動(dòng)我國農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型實(shí)踐提供參考。本文的邊際貢獻(xiàn)可能體現(xiàn)在：第一，研究視角。從要素流動(dòng)視角出發(fā)，將創(chuàng)新要素流動(dòng)與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展置于同一分析框架，分別探討R&D 人員流動(dòng)和R&D 資本流動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的異質(zhì)性影響。第二，研究方法。采用空間杜賓模型，將創(chuàng)新要素流動(dòng)的知識(shí)技術(shù)溢出效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響納入模型，探究R&D 人員流動(dòng)、R&D 資本流動(dòng)影響農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的作用機(jī)制。

二、理論分析與研究假設(shè)

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不僅依賴氣溫、地形、土壤等地區(qū)自然資源稟賦條件，還受到諸如經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、政府政策措施等社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件的影響。資源稟賦條件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異導(dǎo)致農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的區(qū)域特征明顯，對(duì)相鄰省份而言，相似的資源條件使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的條件、產(chǎn)品類型及發(fā)展模式存在顯著的趨同特征。特別是隨著交通、郵電等基礎(chǔ)設(shè)施和科學(xué)技術(shù)服務(wù)的日益完善，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所需的勞動(dòng)力、資本、技術(shù)等投入要素的跨區(qū)流動(dòng)速度日益加快，流動(dòng)規(guī)模日益增大，各省份之間的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)聯(lián)系日益緊密。同時(shí)，知識(shí)技術(shù)溢出還使得不同省份間農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)存在較強(qiáng)的正向空間外溢[3]。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H1：農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展存在空間相關(guān)性，地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的提升會(huì)受鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展正向空間溢出效應(yīng)影響。

綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵在于綠色技術(shù)進(jìn)步[10]。一般而言，創(chuàng)新知識(shí)和創(chuàng)新技術(shù)的產(chǎn)生有利于推動(dòng)綠色技術(shù)進(jìn)步。創(chuàng)新要素具有“知識(shí)性”和“技術(shù)性”特征，在空間流動(dòng)過程中能夠促進(jìn)創(chuàng)新知識(shí)的產(chǎn)生和創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)明，因此，創(chuàng)新要素在各省份之間的流動(dòng)可以通過推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步來提升農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。創(chuàng)新要素流動(dòng)主要從三個(gè)方面推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展：第一，創(chuàng)新要素流動(dòng)能加速各省份農(nóng)業(yè)創(chuàng)新主體之間研發(fā)合作網(wǎng)絡(luò)的形成，推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的構(gòu)建，最終推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。綠色技術(shù)復(fù)雜多樣，單個(gè)農(nóng)業(yè)創(chuàng)新主體不大可能具備創(chuàng)新所需的全部知識(shí)和技術(shù)，研發(fā)合作網(wǎng)絡(luò)的形成有利于知識(shí)、技術(shù)的交流共享，能推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步，促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。第二，創(chuàng)新要素流動(dòng)可以通過知識(shí)技術(shù)溢出效應(yīng)來促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。一方面，創(chuàng)新要素載有創(chuàng)新知識(shí)和創(chuàng)新技術(shù)，其在各省份間的流動(dòng)必然會(huì)帶來知識(shí)和技術(shù)的傳播、交流與共享；另一方面，創(chuàng)新要素流動(dòng)產(chǎn)生的知識(shí)技術(shù)溢出效應(yīng)可以有效地降低農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步所需的物質(zhì)、時(shí)間和風(fēng)險(xiǎn)成本，加快推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。第三，創(chuàng)新要素流動(dòng)通過資源優(yōu)化重組改善各省份農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境，推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。創(chuàng)新要素在各省份間的循環(huán)流動(dòng)可以有效地緩解創(chuàng)新資源錯(cuò)配問題。一方面，創(chuàng)新要素流入可以為各省份農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)提供人才支撐和資金支持，提升農(nóng)業(yè)創(chuàng)新主體的創(chuàng)造積極性，推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展；另一方面，創(chuàng)新要素流出可以有效地防止資源過度集聚導(dǎo)致的效率損失，同時(shí)可以讓創(chuàng)新人才在農(nóng)業(yè)創(chuàng)新環(huán)境更優(yōu)的省份學(xué)習(xí)先進(jìn)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

然而，創(chuàng)新要素流動(dòng)并非都有利于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。一方面，長(zhǎng)期大規(guī)模的創(chuàng)新要素流入會(huì)產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)擁擠效應(yīng)，不利于農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步，反而會(huì)阻礙農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。R&D 人員過度集聚會(huì)削弱創(chuàng)新人才的稀缺性，導(dǎo)致R&D 人員自身價(jià)值難以實(shí)現(xiàn)，創(chuàng)新能動(dòng)性降低。R&D 資本過度集聚使得資本的回報(bào)周期變長(zhǎng)，回報(bào)率降低。另一方面，為追求更高的回報(bào)率，創(chuàng)新要素會(huì)因?yàn)椤昂缥?yīng)”不斷流向經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，不利于農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)相比，欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展更加需要?jiǎng)?chuàng)新驅(qū)動(dòng)，更加需要大量的創(chuàng)新要素來保障地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的開展，而“虹吸效應(yīng)”的存在會(huì)導(dǎo)致欠發(fā)達(dá)地區(qū)創(chuàng)新要素流動(dòng)嚴(yán)重不足，阻礙農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步，不利于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

H2：創(chuàng)新要素流動(dòng)存在空間關(guān)聯(lián)特征，且能直接影響本地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，但影響方向不確定。

H3：地區(qū)創(chuàng)新要素流動(dòng)會(huì)受鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展空間溢出效應(yīng)影響，但影響方向不確定。

三、研究設(shè)計(jì)

（一） 變量選取與數(shù)據(jù)來源

1. 被解釋變量：農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平（AGTFP）

農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展以資源環(huán)境承載力為基準(zhǔn)，以環(huán)境友好為內(nèi)在屬性[13]。本文以廣義農(nóng)業(yè)為研究對(duì)象，考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的資源能源約束和環(huán)境污染，選取相關(guān)指標(biāo)測(cè)算農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，測(cè)度農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，相關(guān)投入產(chǎn)出指標(biāo)及計(jì)算說明見表1。

表 1 農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平測(cè)算指標(biāo)體系

農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平測(cè)度時(shí)存在非期望產(chǎn)出，可能導(dǎo)致投入與產(chǎn)出之間同時(shí)存在“徑向”和“非徑向”關(guān)系，傳統(tǒng)DEA 方法無法解決這個(gè)問題[4]。因此，本文在構(gòu)造SBM 方向性距離函數(shù)[14]的基礎(chǔ)上，通過GML 指數(shù)[15]測(cè)算農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，并將計(jì)算結(jié)果進(jìn)行累積化處理后納入空間計(jì)量模型。這樣既可以避免傳統(tǒng)DEA 模型可能出現(xiàn)的無解情形，又可以滿足循環(huán)性要求。相關(guān)計(jì)算公式如下：

式（1）中，K表示決策單元總數(shù)；T表示時(shí)期總數(shù)；N表示投入指標(biāo)總數(shù)；M表示期望產(chǎn)出指標(biāo)總數(shù)；R表示非期望產(chǎn)出總數(shù)；(xt,yt,bt)為投入產(chǎn)出向量，xt、yt和bt分別表示t時(shí)期投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出量；為方向向量，gx、gy和gb分別代表投入減少量、期望產(chǎn)出增加量和非期望產(chǎn)出減少量，取值均為正；為松弛向量，Sx、Sy和Sb分別衡量投入過剩量、期望產(chǎn)出不足量和非期望產(chǎn)出過多量；zk表示各個(gè)決策單元的權(quán)重矩陣。式（2）中，GMLtt+1表示t+1 期相對(duì)于t期的變動(dòng)情況。若GML指數(shù)大于1，表示農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平上升；若GML指數(shù)小于1，表示農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平下降；若GML等于1，則表示農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平不變。

2. 核心解釋變量：R&D 人員流動(dòng)量（PFL）和R&D 資本流動(dòng)量（CFL）

參照白俊紅等[7]的研究，本文構(gòu)建雙對(duì)數(shù)引力模型測(cè)度R&D 人員流動(dòng)量和R&D 資本流動(dòng)量。工資是影響勞動(dòng)力要素流動(dòng)的主要因素[16]，依據(jù)“推拉理論”，本文以各省城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資表示各省對(duì)外省R&D 人員的吸引力，構(gòu)建R&D 人員流動(dòng)引力模型。R&D 資本追求利潤最大化，總是流向邊際回報(bào)率高的地區(qū)，本文以各省金融發(fā)展水平表征各省對(duì)外省R&D 資本的吸引力，構(gòu)建R&D 資本流動(dòng)引力模型。相關(guān)計(jì)算公式如下：

式（3）中，PFLij表示i省流向j省的R&D 人員數(shù)量；pi表示i省R&D 人員全時(shí)當(dāng)量；wagej表示j省城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資；CFLi j為i省流向j省的R&D 資本量；ci為i省R&D 資本存量，通過永續(xù)盤存法計(jì)算得出；finaj為j省金融發(fā)展水平，用金融機(jī)構(gòu)存貸款余額占GDP 的比重衡量；Rij表示兩省份間的地理距離，借助Matlab2020，通過兩省份經(jīng)緯度坐標(biāo)計(jì)算得出；式（4）中，PFLi和CFLi分別表示在統(tǒng)計(jì)年度內(nèi)，i省R&D 人員總流動(dòng)量和R&D 資本總流動(dòng)量。

3. 控制變量

借鑒已有研究，本文選取六個(gè)控制變量：地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（ED），以人均GDP 表征；工業(yè)化水平（IND），以工業(yè)增加值占GDP 的比重來衡量；對(duì)外開放程度（OPE），以進(jìn)出口總額占GDP 的比重來衡量；受教育水平（EU），以高校在校生人數(shù)表征；財(cái)政支農(nóng)水平（FIN），以地方財(cái)政農(nóng)林水務(wù)支出占地方財(cái)政總支出的比重來衡量；自然災(zāi)害水平（AD），以農(nóng)作物受災(zāi)面積表征。

4. 數(shù)據(jù)來源與處理

本文選取我國30 個(gè)省份（未含港澳臺(tái)和西藏）為研究對(duì)象，研究時(shí)間跨度為2006—2021 年，數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省統(tǒng)計(jì)年鑒，部分缺失數(shù)據(jù)用插值法補(bǔ)全。此外，為保證數(shù)據(jù)的可比性，對(duì)所有涉及價(jià)格的變量均以2006 年為基期進(jìn)行平減處理。同時(shí)，為緩解異方差問題，縮小數(shù)據(jù)的絕對(duì)差異，對(duì)ED、EU 和AD 進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，記為lnED、lnEU 和lnAD。

（二） 模型設(shè)計(jì)

1. 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

檢驗(yàn)被解釋變量和核心解釋變量的空間相關(guān)性是進(jìn)行空間計(jì)量模型分析的前提。本文采用全局莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展和創(chuàng)新要素流動(dòng)的空間相關(guān)性，計(jì)算公式為：

式（5）中，i、j表示省份；K表示決策單元總數(shù)；W表示空間權(quán)重矩陣；Y表示農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率、R&D 人員流動(dòng)量或R&D 資本流動(dòng)量；為空間權(quán)重矩陣中所有元素之和。Moran’s I 為全局莫蘭指數(shù)，取值范圍為[-1,1]。當(dāng)Moran’s I 為0 時(shí)不存在空間相關(guān)性，反之則存在空間相關(guān)性。

2. 空間計(jì)量模型

考慮到各變量在地理空間上的相關(guān)性，將空間因素納入計(jì)量模型，以更加全面地揭示創(chuàng)新要素流動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響。常見的空間計(jì)量模型有空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）等三種。其中，空間杜賓模型能同時(shí)考慮自變量和因變量的空間滯后性，并可簡(jiǎn)化為空間滯后模型或空間誤差模型，能更全面地考慮各因素對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響。然而，具體采用哪種模型，還需要根據(jù)LM、LR 和Wald 檢驗(yàn)結(jié)果來確定。本文構(gòu)建的一般空間計(jì)量模型為：

式（6）中， ρ為空間自回歸系數(shù)， α為回歸系數(shù)， θ為空間滯后項(xiàng)系數(shù)， λ為空間自相關(guān)系數(shù)，ui為空間固定效應(yīng)， γt為時(shí)間固定效應(yīng)， εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)， υit為特質(zhì)成分。Control 為控制變量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、工業(yè)化水平、對(duì)外開放程度、受教育水平、財(cái)政支農(nóng)水平、自然災(zāi)害水平的集合。若ρ ≠0、θ=0且λ=0，式（6）為空間滯后模型；若ρ=0、θ=0且λ ≠0，式（6）為空間誤差模型；若ρ ≠0、θ ≠0且λ=0，式（6）為空間杜賓模型。

3. 空間權(quán)重矩陣

在已有研究中，鄰接權(quán)重矩陣和地理距離權(quán)重矩陣的應(yīng)用最為常見。為便于計(jì)算和獲取數(shù)據(jù)，本文構(gòu)建地理距離權(quán)重矩陣進(jìn)行后續(xù)估計(jì)與檢驗(yàn)，公式如下：

式（7）中，di j表示兩省份間的歐式距離，其可以基于各省份經(jīng)緯度坐標(biāo)，利用Matlab2020 計(jì)算得出。

四、結(jié)果分析

（一） 農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平測(cè)度結(jié)果分析

本文利用Matlab2020 軟件，通過SBM-GML 指數(shù)測(cè)算2006—2021 年中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，得到其時(shí)序演變趨勢(shì)，如圖1 所示?？傮w而言，2006—2021 年，中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)。具體可分為三個(gè)階段：第一階段為2006—2009 年，中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平略有下降，到2009 年達(dá)到最低值0.9974；第二階段為2010—2015 年，中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平基本保持不變，SBM-GML 指數(shù)約為1.0036；第三階段為2016—2021 年，中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平快速上升，SBM-GML 指數(shù)年均增長(zhǎng)率約為1.55%。農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的階段性變化特征與中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的外部環(huán)境密切相關(guān)。中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)粗放經(jīng)營方式一直未得到根本改變，2006 年實(shí)施的農(nóng)資補(bǔ)貼政策增加了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)化肥、農(nóng)藥等化學(xué)物質(zhì)的使用，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平不增反降；2008 年爆發(fā)的金融危機(jī)進(jìn)一步降低了人們的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)積極性，這也是導(dǎo)致2009 年中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平跌至谷底的一個(gè)重要原因；2010 年以后中國愈加重視生態(tài)文明建設(shè)，各地區(qū)積極推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)的推廣與應(yīng)用、改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營方式，極大地降低了化肥、農(nóng)藥等化學(xué)物質(zhì)對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的負(fù)面影響；2016 年中央一號(hào)文件正式提出要推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，此后，推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型成為各地區(qū)農(nóng)業(yè)改革的重點(diǎn)方向，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展成效顯著。

圖 1 2006—2021 年中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平變化趨勢(shì)

（二） 空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果分析

農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平、R&D 人員流動(dòng)量和R&D 資本流動(dòng)量的空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表2 所示。不難看出，除2006 年和2021 年外，其余年份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的全局莫蘭指數(shù)至少在10%水平下顯著為正，這說明考察期內(nèi)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展在空間上存在顯著的正相關(guān)性，H1 得到初步驗(yàn)證。R&D 人員流動(dòng)量和R&D 資本流動(dòng)量的全局莫蘭指數(shù)在各個(gè)年份均通過1% 水平的顯著性檢驗(yàn)，R&D 人員流動(dòng)量的全局莫蘭指數(shù)在0.453～0.476 之間波動(dòng)，R&D 資本流動(dòng)量的全局莫蘭指數(shù)在0.529～0.567 之間波動(dòng)。由此可見，創(chuàng)新要素流動(dòng)在空間上存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，即存在“高高集聚”或“低低集聚”的特征，H2 得到初步驗(yàn)證。

表 2 農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展和創(chuàng)新要素流動(dòng)的全局莫蘭指數(shù)

（三） 空間計(jì)量模型選擇與實(shí)證結(jié)果分析

空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果表明農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展和創(chuàng)新要素流動(dòng)均存在顯著的空間關(guān)聯(lián)特征。因此，為避免忽視空間因素導(dǎo)致的估計(jì)結(jié)果偏差，本文采用空間計(jì)量模型深入分析創(chuàng)新要素流動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響。

表3 報(bào)告了空間計(jì)量模型選擇檢驗(yàn)結(jié)果。從檢驗(yàn)結(jié)果看，非空間計(jì)量模型LM 檢驗(yàn)中的LM-lag、Robust LM-lag 和Robust LM-error 均顯著拒絕原假設(shè)，說明考慮空間效應(yīng)的空間計(jì)量模型更適合本研究。Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果在1%水平下顯著拒絕原假設(shè)，進(jìn)一步說明采用個(gè)體固定效應(yīng)對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)的效果最優(yōu)。最后，在空間計(jì)量模型的選擇上，空間滯后模型的LR 和Wald 檢驗(yàn)結(jié)果分別為86.640 和92.530，空間誤差模型的LR 和Wald 檢驗(yàn)結(jié)果分別為81.240 和65.010，且均通過1%水平的顯著性檢驗(yàn)，表明SDM 模型不能退化為SAR 模型或SEM 模型。因此，本文最終采用個(gè)體固定效應(yīng)的空間杜賓模型檢驗(yàn)創(chuàng)新要素流動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響及空間溢出效應(yīng)。

表 3 空間計(jì)量模型選擇檢驗(yàn)結(jié)果

為更好地檢驗(yàn)空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文同時(shí)給出了空間滯后模型和空間誤差模型的回歸結(jié)果，見表4。表4 顯示，SAR 模型、SEM 模型和SDM 模型中農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的空間自回歸系數(shù)均顯著為正，且至少通過5%顯著性水平檢驗(yàn)，這表明區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展存在正向空間溢出效應(yīng)，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的提升會(huì)受鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的加權(quán)影響，H1 得到驗(yàn)證。同時(shí)，在三種基本模型下，核心解釋變量和控制變量回歸系數(shù)的方向和顯著性變化不大，說明空間杜賓模型的回歸結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

表 4 三種基本空間計(jì)量模型回歸結(jié)果

進(jìn)一步由SDM 模型的回歸結(jié)果可知，R&D 人員流動(dòng)的回歸系數(shù)為0.041，且在1%顯著性水平下顯著，R&D資本流動(dòng)的回歸系數(shù)為0.089，且在5%顯著性水平下顯著，說明創(chuàng)新要素流動(dòng)能顯著提升地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，且R&D 資本流動(dòng)的提升作用更大。創(chuàng)新要素流動(dòng)的空間滯后項(xiàng)系數(shù)中，R&D 人員流動(dòng)的空間滯后項(xiàng)系數(shù)為正但不顯著，R&D 資本流動(dòng)的空間滯后項(xiàng)系數(shù)在1%顯著性水平下顯著為負(fù)，說明R&D 資本流動(dòng)可以通過負(fù)向空間溢出效應(yīng)阻礙鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。值得注意的是，Lesage 等[17]認(rèn)為在模型中引入被解釋變量的空間滯后項(xiàng)后得到的結(jié)果是有偏的，不能準(zhǔn)確反映客觀事實(shí)，需要采用偏微分法進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證。

（四） 空間效應(yīng)分解結(jié)果分析

本文借鑒Lesage 等[17]的研究，采用偏微分法對(duì)SDM 模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行無偏處理，并將其分解為直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)。其中，直接效應(yīng)由兩部分構(gòu)成：一是地區(qū)創(chuàng)新要素流動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響；二是反饋效應(yīng)對(duì)地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的作用，即一個(gè)地區(qū)創(chuàng)新要素流動(dòng)會(huì)對(duì)其他地區(qū)產(chǎn)生影響，然后其他地區(qū)創(chuàng)新要素流動(dòng)也會(huì)反作用于該地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。空間溢出效應(yīng)指鄰近省份創(chuàng)新要素流動(dòng)對(duì)本省農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響。總效應(yīng)為直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)之和。

由表5 可知，R&D 人員流動(dòng)的直接效應(yīng)系數(shù)為0.043，且在1%顯著性水平下顯著，比無偏處理前增加了0.002，說明反饋效應(yīng)的存在強(qiáng)化了R&D 人員流動(dòng)的積極影響。R&D 資本流動(dòng)的直接效應(yīng)系數(shù)為0.083，且在5%顯著性水平下顯著，比無偏處理前減少了0.006，說明反饋效應(yīng)的存在弱化了R&D 資本流動(dòng)的積極影響。R&D 人員流動(dòng)的空間溢出效應(yīng)系數(shù)在5%顯著性水平下顯著為正，說明R&D 人員流動(dòng)能通過正向空間溢出效應(yīng)促進(jìn)鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。R&D 資本流動(dòng)的空間溢出效應(yīng)系數(shù)在1%顯著性水平下顯著為負(fù)，說明R&D 資本流動(dòng)會(huì)通過負(fù)向空間溢出效應(yīng)阻礙鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。至此，H2 和H3 得到驗(yàn)證。

表 5 空間杜賓模型效應(yīng)分解結(jié)果

（五） 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證上述回歸結(jié)果的可靠性，本文采用以下兩種方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：（1）空間面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)結(jié)果對(duì)權(quán)重矩陣的選擇較為敏感，考慮到地區(qū)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)創(chuàng)新要素流動(dòng)的影響，參照羅軍等[18]的研究，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)地理嵌套矩陣檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。（2）本文時(shí)間跨度為2006—2021 年，采用剔除2006 年和2021 年的樣本數(shù)據(jù)，減少樣本數(shù)量，縮小樣本時(shí)間跨度的方式進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。表6 給出了采用上述兩種方法的檢驗(yàn)結(jié)果。與表5 相比，表6 的R&D 人員流動(dòng)和R&D 資本流動(dòng)影響農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的直接效應(yīng)系數(shù)、空間溢出效應(yīng)系數(shù)及總效應(yīng)系數(shù)的方向和顯著性水平均未發(fā)生根本性變化，表明本文的研究結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

表 6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

五、進(jìn)一步討論

中國幅員遼闊，各省份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的要素稟賦差異較大，農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)投入也不平衡，有可能導(dǎo)致不同省份創(chuàng)新要素流動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響存在異質(zhì)性。為檢驗(yàn)R&D 人員和R&D 資本兩種類型的創(chuàng)新要素流動(dòng)在不同區(qū)域?qū)r(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響及溢出效應(yīng)，本文參照前人的研究[1][19]，將30 個(gè)省份劃分為糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食主銷區(qū)和產(chǎn)銷平衡區(qū)，采用固定效應(yīng)的空間杜賓模型分別進(jìn)行回歸，結(jié)果見表7。檢驗(yàn)結(jié)果表明，不同類型創(chuàng)新要素流動(dòng)在不同區(qū)域?qū)r(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響存在差異，且R&D 資本流動(dòng)的作用效果優(yōu)于R&D 人員流動(dòng)的作用效果。具體來看，R&D 人員流動(dòng)的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)在三大區(qū)域均不顯著，可能的原因是R&D 人員傾向于在發(fā)展好、回報(bào)率高的產(chǎn)業(yè)就業(yè)，農(nóng)業(yè)作為基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，與其他產(chǎn)業(yè)相比，在創(chuàng)新方面的投入相對(duì)不足，導(dǎo)致R&D 人員流動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響不顯著。R&D 資本流動(dòng)的直接效應(yīng)在產(chǎn)銷平衡區(qū)不顯著，其系數(shù)在糧食主產(chǎn)區(qū)和糧食主銷區(qū)分別為0.308、0.076，且至少通過5%顯著性水平檢驗(yàn)。R&D 資本流動(dòng)的空間溢出效應(yīng)系數(shù)在糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食主銷區(qū)和產(chǎn)銷平衡區(qū)分別為-0.319、-0.099 和-0.089，且至少通過5%顯著性水平檢驗(yàn)。R&D 資本流動(dòng)在各區(qū)域?qū)r(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的作用效果從大到小依次為糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食主銷區(qū)、產(chǎn)銷平衡區(qū)。可能的原因是糧食主產(chǎn)區(qū)肩負(fù)保障糧食安全的重任，集中分布于東中部地區(qū)，這些地區(qū)R&D 資本流入較為充足，對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響較強(qiáng)；糧食主銷區(qū)主要位于東部發(fā)達(dá)地區(qū)，地區(qū)技術(shù)水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高，對(duì)R&D 資本的吸引力較大，這些地區(qū)R&D 資本流動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的作用相對(duì)較強(qiáng)；產(chǎn)銷平衡區(qū)多位于西部地區(qū)，這些地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)力相對(duì)較弱，導(dǎo)致R&D 資本流入不足，對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的作用效果相對(duì)較弱。

表 7 區(qū)域異質(zhì)性分析結(jié)果

六、結(jié)論及建議

本文采用空間計(jì)量模型實(shí)證考察了R&D 人員和R&D 資本兩種類型創(chuàng)新要素流動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響及作用機(jī)制，得出以下主要結(jié)論：（1）中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平整體呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，且存在空間正相關(guān)關(guān)系，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的提升能夠通過正向空間溢出效應(yīng)帶動(dòng)鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。（2）創(chuàng)新要素流動(dòng)存在顯著的正向空間關(guān)聯(lián)特征，且能直接提升地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。R&D 人員流動(dòng)和R&D 資本流動(dòng)的直接效應(yīng)系數(shù)分別為0.043 和0.083，至少通過5%水平的顯著性檢驗(yàn)，且均能直接帶動(dòng)地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平提升。（3）創(chuàng)新要素流動(dòng)能通過空間溢出效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展產(chǎn)生影響，且不同類型創(chuàng)新要素流動(dòng)的影響方向和作用程度存在差異。R&D 人員流動(dòng)能通過正向空間溢出效應(yīng)提升鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，R&D 資本流動(dòng)則會(huì)通過負(fù)向空間溢出效應(yīng)阻礙鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

基于上述研究結(jié)論，本文提出以下對(duì)策建議：（1）構(gòu)建農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，引導(dǎo)創(chuàng)新要素及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素合理流動(dòng)。農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展和創(chuàng)新要素流動(dòng)的空間關(guān)聯(lián)特征及溢出效應(yīng)表明，各省份在推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展時(shí)要加強(qiáng)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)建設(shè)。這不僅有利于創(chuàng)新知識(shí)和創(chuàng)新技術(shù)的交流與共享，而且有利于勞動(dòng)力、資本等關(guān)鍵農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素合理流動(dòng)。（2）針對(duì)R&D 人員的流動(dòng)，地方政府應(yīng)持續(xù)深化戶籍制度改革，同時(shí)應(yīng)改善R&D 人員的薪酬福利待遇和工作環(huán)境，降低R&D 人員流動(dòng)壁壘，加速創(chuàng)新知識(shí)和創(chuàng)新技術(shù)在區(qū)域空間上的交流與傳播。R&D 人員在區(qū)域空間的流動(dòng)不僅有利于提升流入地農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，而且能通過知識(shí)、技術(shù)的正向溢出效應(yīng)促進(jìn)鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，進(jìn)而提升整體農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。此外，為避免R&D 人員過度流入產(chǎn)生“擁擠”效應(yīng)，各地區(qū)應(yīng)適度加強(qiáng)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加大研發(fā)資源投入。（3）積極完善金融體系和資本市場(chǎng)建設(shè)。R&D 資本在空間的流動(dòng)能直接提升流入地農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，同時(shí)也會(huì)通過負(fù)向空間溢出效應(yīng)阻礙其他地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。應(yīng)當(dāng)積極完善金融體系，充分發(fā)揮資本市場(chǎng)和金融機(jī)構(gòu)的作用，保障R&D 資本在區(qū)域間的自由流動(dòng)，有效發(fā)揮市場(chǎng)對(duì)R&D 資本的配置作用，促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平提升。此外，農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)具有高風(fēng)險(xiǎn)性及不確定性特征，R&D 資本的不合理流動(dòng)可能會(huì)加劇此類風(fēng)險(xiǎn)。因此，地方政府及企業(yè)應(yīng)當(dāng)采取相應(yīng)措施，指導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)R&D 資本合理、適度流動(dòng)。